\chapter[Íris \\ {\small José Ramos, Marisa Campos e Francisco Chaínho}]{Íris} 
\label{chap:iris}
{\Large José Ramos, Marisa Campos e Francisco Chaínho}
\begin{quotation}
    \textbf{Sinopse}
  \fontsize{10}{12}
  \usefont{OT1}{cmr}{m}{n}
  \selectfont\\\\

\lettrine[lines=3]{H}{}á cada vez mais interesse em estudar e
desenvolver métodos biométricos para 
autenticação e reconhecimento de pessoas, isto porque as pessoas não
podem esquecer 
ou perder as suas características físicas como se se tratassem de
senhas ou cartões de 
identificação. O reconhecimento através da íris é actualmente um dos métodos
biométricos mais fiáveis, devido à sua única textura e variação
aleatória que possui. 
Além disso, a íris mantém-se estável ao longo de toda vida da pessoa e
é relativamente 
fácil obter uma imagem da mesma. 

\end{quotation}



\section{Introdução}
\label{sec:introirisr}

A crescente preocupação com a segurança e controlo de acesso a lugares
e informações 
confidenciais, tem contribuído para o aumento da utilização de sistemas
biométricos. 
Biometria é o nome dada às técnicas utilizadas para reconhecer as pessoas
automaticamente através de análises físicas e características
comportamentais do corpo 
humano. De todas as opções biométricas, o reconhecimento da íris merece atenção
especial, visto a íris possuir uma riqueza enorme e única de
características, que não 
mudam ao longo do tempo. 

A íris é a zona do globo ocular responsável por dar cor ao olho,
tendo a função de separar a pupila da esclerótica. A íris trata-se
duma membrana circular com aproximadamente 12 mm de diâmetro. No
contexto do globo, a sua posição está entre a córnea e o cristalino,
dilatando ou contraindo a sua abertura central de acordo com a
intensidade  da luminosidade, controlando a passagem de luz. 


A íris possui músculos na sua estrutura, responsáveis por lhe conceder
esta mobilidade, funcionando como um diafragma, diminuindo ou
aumentando a sua abertura e seleccionando a quantidade de luz que deve
estimular a retina. 
Há dois pontos fundamentais a salientar que fazem com que os sistemas biométricos de reconhecimento através da íris, sejam actualmente um dos sistemas mais fiáveis. São eles o facto do padrão da íris ser único e o facto da íris permanecer estável com o passar dos anos, querendo isto dizer que a íris não se altera, excepto caso ocorra algum acidente ou cirurgia.
A identificação através da íris dispensa o contacto físico da pessoa
com o aparelho utilizado nesse processo de identificação. Uma
fotografia tirada pelo sistema biométrico com uma distância entre 10
cm e 60 cm pode ser considerada suficiente para a identificação do
indivíduo de forma eficaz. 


A utilização da íris como característica para identificação e
autenticação tem por base a validade de alguns requisitos fundamentais
para sistemas biométricos: 

\begin{itemize}
  \item O facto do padrão da íris ser único. Os seres humanos possuem
    íris suficientemente diferentes ao ponto de poderem ser
    identificados através dela. A probabilidade de duas íris serem
    idênticas é estimada em cerca de 1 em $10^{78}$, o que a torna
    interessante para a identificação biométrica. 
\end{itemize}

\begin{itemize}
  \item A Universalidade da íris para ser usada num sistema biométrico
    deve ser inerente a todos os seres humanos. 
\end{itemize}

\begin{itemize}
  \item A Durabilidade, isto é, a inexistência de alterações
    significativas na íris com o passar do tempo.  
\end{itemize}


Devido ao facto do reconhecimento de indivíduos através da íris poder
ser realizado até aproximadamente um metro, os padrões de íris
tornam-se uma alternativa interessante para a fidelidade da
identificação e autenticação de pessoas. Apesar do seu pequeno tamanho
e, muitas vezes, haver dificuldades para a captura de uma imagem, a
íris possui uma grande vantagem matemática por possuir uma vasta
diversificação nos padrões. Os métodos para a codificação e
reconhecimento dos padrões de íris foram inicialmente introduzidos e
descritos por John Daugman, físico da Universidade de Cambrigde, em
1993 \cite{Narote2007}, %\cite{Daugman2002}.   


Existe uma série de processos que podem ser utilizados no
reconhecimento de íris. A diferença entre estes processos é apenas
encontrada nos algoritmos utilizados para localizar e reconhecer os
padrões da íris. Isto significa que as etapas iniciais,
correspondentes à aquisição da imagem e ao pré-processamento do sinal
captado, são semelhantes para todos os processos. 

A aquisição de uma imagem está directamente ligada ao processo de
captura e digitalização da imagem do olho de uma pessoa, usando um
sensor específico. Este processo gera uma imagem semelhante a uma
imagem fotográfica normal. 
A captação de uma imagem com qualidade requer que  a íris se encontre
num plano perpendicular ao do sensor, em que o globo ocular deve
permanecer estático. Também é importante que haja uma minimização dos
reflexos a fim de reduzir o ruído que estes produzem na imagem.  
Quando um sistema biométrico é produzido, é preciso que sejam levados
em consideração três aspectos de captura: o sistema de luz; que
utiliza a luz infravermelha que é a que melhor captura informações
relacionadas com a textura e padrão da íris, independentemente da cor
dos olhos; o sistema de posicionamento do indivíduo; e o sistema
físico de todo o ambiente de captura. 






\section{Teoria}
\label{sec:teoriairis}


\subsection{Um pouco de história}
\label{sec:historia}
Um pouco de história:
O reconhecimento da íris é uma mistura de tecnologias de várias áreas. 
Em 1936 um oftalmologista chamado Frank Burch sugeriu que as
características da textura da íris humana poderiam ser utilizadas como
método de identificação pessoal \cite{DaugmanVol.37no.5}. Em 1985 os
oftalmologistas Leonard Flom e Aran Safir demonstraram que não há duas
íris iguais e em 1987 registaram a patente de reconhecimento através
dos padrões da íris. Leonard Flom abordou John Daugman para que este
desenvolvesse um algoritmo que identificasse a íris humana. Em 1993, a
Agencia de Defesa Nuclear começou a realizar testes num protótipo de
identificação através da íris, o qual ficou completo em 1995, tendo
juntado esforços por parte de Flom, Safir e Daugman. A partir desse
ano e após Daugman ter registado a sua patente relacionada com os
algoritmos de reconhecimento da íris, começaram a ser comercializados
os primeiros mecanismos de reconhecimento da íris. Desde então, a
maior parte dos sistemas biométricos que trabalham com reconhecimento
da íris baseiam-se nos algoritmos criados por Daugman \footnote{Um
  pouco de História: \url{http://www.iriscan.com/about.php?page=4}.}.   







\subsection{Sistema de reconhecimento da Íris}
\label{sec:reconhecimento}
São vários os métodos de reconhecimento da íris, mas todos eles se
baseiam no seguinte 
diagrama: 
\begin{figure}[h]
  \centering
  \includegraphics[width=12cm]{img_iris_1.jpg}
  \caption{Etapas de processamento no reconhecimento de íris.}
  \label{fig:iris}
\end{figure}

Após a captura da imagem, é utilizado um processo que consiste em detectar as
fronteiras circulares com a pupila e com a esclerótica (fronteira
exterior) para se 
segmentar a íris. Após a delimitação, é feita a normalização da íris
para o sistema de 
coordenadas polares evitando assim as variações do tamanho da pupila e
as distâncias 
de captura da imagem. Após a normalização dos dados é feita a extracção de
características que dará origem a uma assinatura biométrica representativa de um
indivíduo. A etapa final é a comparação da íris capturada e consequentemente
transformada em assinatura biométrica, em que o resultado será um
valor de semelhança 
que indicará se as assinaturas pertencem à mesma íris, o que significa
que representa a 
mesma pessoa.
O reconhecimento de íris não causa dano por ser uma técnica sem
contacto, dependendo 
somente da captura da imagem e do posterior processamento de reconhecimento. Nos
últimos anos, a íris humana tem sido utilizada com o mesmo objectivo
das impressões 
digitais, com a vantagem de a íris conter um padrão biométrico mais
confiável com 
menor taxa de erro.



\subsection{Localização da Íris:}
\label{sec:localização}
Localização da Íris:
A primeira fase num sistema biométrico destina-se à localização da
região da íris de 
uma imagem do olho. A eficiência nesta primeira fase é essencial para
o sucesso do 
sistema de reconhecimento da íris, visto que as taxas de erro aumentam
se as regiões 
que não pertencem à íris são processadas e codificadas.
Uma vez localizada a região da íris, a imagem da mesma deve passar
pelo processo de 
normalização.


\subsection{Segmentação da Íris}
\label{sec:segmentação}
Segmentação da íris:
A fase de segmentação da íris consiste em analisar a imagem capturada
e diferenciar a 
íris da parte restante da imagem. A fase em que se detectam as pálpebras superiores e inferiores
do olho é também, por vezes, considerada na etapa da segmentação da íris. Esta é das
fases mais cruciais de todas as etapas, pois uma má segmentação da íris vai afectar
directamente as restantes fases e daí ocorrer um resultado final errado.
Por vezes esta segmentação inclui obstruções das pestanas, pálpebras ou óculos,
considerado como ruído. A localização da íris reduz-se a uma simples busca de
circunferências sendo que a procura é delimitada por duas circunferências usualmente
não concêntricas. Se a etapa de aquisição fosse perfeita, o tempo gasto na localização
seria mínimo, mas, as obstruções (ex. cílios, pálpebras) e o ambiente físico (ex. luz,
distância focal, movimentação do olho) dificultam essa etapa. Frequentemente utiliza-se
um pré-processamento e encontra-se primeiro a pupila, e logo de seguida a íris. Para
cada circunferência, é necessária a determinação de dois parâmetros: o centro e o raio
da circunferência. Mesmo que as circunferências referentes à íris e a pupila não sejam
concêntricas costuma-se aproximá-las por circunferências perfeitas e supõe-se
concentricidade para diminuir o tempo de procura.%\cite{Daugman2002} \cite{Daugman1993}
Existem muitas propostas de localização da íris, sendo que as mais utilizadas estão
baseadas na localização de circunferências.
A delimitação externa da íris apresenta um contorno elíptico, no entanto a maioria dos
algoritmos usados na identificação da íris, procuram um círculo e não um contorno
elíptico, o que se traduz numa perda de desempenho do sistema.
Normalmente são utilizados operadores para localização de círculos, cujos mais
conhecidos são o operador Integro-diferencial de John Daugman e a Transformada de
Hough Wildes.\cite{QichuanTian1}




\subsection{Transformada Circular de Hough}
\label{sec:transformada}
Transformada Circular de Hough:
A transformada de Hough é um método padrão para localização de formatos que são
facilmente parametrizados, ou seja, de fórmulas conhecidas, tais como
círculos em 
imagens digitalizadas. Este método consiste em definir um mapa entre o espaço de
imagem (x, y) e o espaço de parâmetros (c, d, r).


$ (x-c)² + (y-d)² =r²  $


Onde c e d é o centro do círculo e r o raio, onde cada posição da
matriz corresponde a 
um intervalo no espaço real dos parâmetros. Procuram-se todos os
círculos (c, d, r) que passam pelo ponto fixo (x, y). A transformada
de Hough é uma especialização da 
transformada de Radon. Esse domínio é um espaço tridimensional das
variáveis (c, d, 
r), baseado em densidades e vizinhança. Em conjunto com uma boa localização de
arestas, a transformada de Hough é utilizada para a localização de
íris.\cite{Wildes1997} \cite{L.Ma2003} \cite{Ma2004} 



\subsection{Integro-diferencial de Daugman}
\label{sec:integro}
Integro-diferencial de Daugman:
John Daugman, famoso no estudo de Reconhecimento de Íris desenvolveu diversos
algoritmos e propôs várias fórmulas para o reconhecimento de íris. Ele
apresenta um 
método baseado num operador integro-diferencial para localizar ambas
as fronteiras 
interna e externa que ele assume terem formas
circulares. Resumidamente, o método faz 
uma pesquisa, pelo centro da circunferência e respectivo raio que possua o valor
máximo da derivada, comparando com as circunferências de raios vizinhos. Para
adquirir as fronteiras da íris e separá-la da pupila, Daugman propôs a
seguinte integral 
parametrizada: 

$  max(r, x_{\theta}, y_{\theta})   $



$  G_{\sigma} * \frac{\partial}{\partial r}\int\frac{I(x,y)}{2\pi}ds$




Onde $I(x,y)$ é uma imagem contendo um olho. Os parâmetros são: r, que
é o raio da 
imagem (não apenas da íris) e $x_{\theta}$ e $y_{\theta}$ que são as
coordenadas do centro da imagem. 
Essa fórmula permite calcular tanto os limites da íris, quantos os
limites da pupila, 
podendo separá-las e utilizar apenas a imagem da íris nos cálculos
posteriores. A função 
G serve para suavizar ruídos, isto é, diminuir qualquer factor na
imagem que prejudique 
o reconhecimento da íris, por exemplo,
reflexos.\cite{J.Daugman1994}\cite{Hasimah} 
\subsection{Normalização da íris}
\label{sec:normalização}
Normalização da íris:
Após a fronteira interna e externa da íris terem sido segmentadas, a imagem
compreendida entre estas duas fronteiras é convertida para o sistema
de coordenadas 
polares. Com este processo evita-se assim as variações do tamanho da pupila e a
distância de captura da imagem, obtendo-se assim uma imagem da íris
invariante ao 
tamanho da imagem capturada.
A normalização é uma transformação geométrica da região de interesse
da íris para um 
formato apropriado para as operações de filtragem e extracção de
características, com 
largura e altura padronizadas. Normalmente, esse processo tem dois importantes
objectivos, que são a compensação da imagem devido à variação de
distância entre o 
indivíduo e a câmara no momento da captura, e a dilatação da pupila
como resultado do 
excesso ou falta de iluminação no momento em que a imagem é obtida.
O método de normalização mais utilizado é chamado de "Rubber Sheet
Model", que foi 
sugerido por Daugman.

\begin{figure}[h]
  \centering
  \includegraphics[width=10cm]{img_iris_2.jpg}
  \caption{Esquema do modelo Daugman Rubber Sheet.}
  \label{fig:iris}
\end{figure}
Neste modelo, cada ponto da íris corresponde, independentemente do seu tamanho e
da dilatação da pupila, um par de coordenadas $(r, \theta)$ onde $r
\epsilon [\theta , 1]$ e $\theta \epsilon [0, 2 \pi]$. O 
mapeamento da imagem da íris $I(x, y)$ de coordenadas cartesianas $(x, y)$ para
coordenadas polares não concêntricas $(r, \theta)$ pode ser representado
através de 

$I(x(r, \theta), y(r, \theta)) \longrightarrow  I(r, \theta)$

onde $x(r, \theta)$ e $y(r, \theta)$ são definidos como combinações
lineares de ambos os conjuntos 
dos pontos $((\theta), (\theta))$ das fronteiras interior e exterior ao longo do perímetro exterior da
íris $((\theta), (\theta))$, detectado na etapa da segmentação, através de


$ x(r, \theta) = (1 - r)x_{p} (\theta) + rx_{s}(\theta)$


$ y(r, \theta) = (1 - r)y_{p} (\theta) + ry_{s}(\theta)$


O grande problema a ser superado nesta etapa é o problema relacionado
com a dilatação 
da pupila, já que esta provoca uma deformação no padrão da textura da
íris. No entanto, 
Daugman argumenta que esta deformação causada pela dilatação pupilar é
uniforme em 
toda a superfície da íris, o que a torna facilmente tratável
matematicamente. Como 
analogia para esse padrão de textura temos uma folha de borracha com deformação
homogénea. A robustez citada acima é adquirida através da definição de
coordenadas 
polares dimensionais para as imagens da íris. Essas coordenadas são
obtidas mapeando- 
se todos os valores de coordenadas cartesianas I (x, y) de uma imagem
de íris I para 
valores em coordenadas polares $I (r, \theta)$, com r pertencendo a
$[\theta , 1]$ e $\theta$ pertencendo a $[\theta , 2\pi]$. O
conceito de dimensionalidade no caso dá-se pelo fato de que, apesar da 
localização e do tamanho da íris capturada, para extrair as suas
características basta 
utilizar-se estas coordenadas polares dimensionais, com o raio $r$
variando de $0 até 1$ e o 
ângulo $\theta$ variando de $0$ a $2\pi$ \cite{MilenaBuenoPereiraCarneiro}.


A realização deste processo transforma a imagem da íris $I$ do plano
cartesiano $I (x, y)$ 
num rectângulo de coordenada polares $I (r, \theta)$.
Neste modelo, é construído um plano de toda a região da íris que é
representada por 
meio do sistema de coordenadas polares, que consequentemente gera uma imagem
rectangular.


Resumindo, I(x, y) é a região da íris na imagem, (x, y) são as
coordenadas cartesianas, $(r, \theta)$ corresponde às coordenadas
polares normalizadas, e $x_s$, $y_s$ são as coordenadas da  
pupila e os limites das íris ao longo da direcção $\theta$.



\begin{figure}[h]
  \centering
  \includegraphics[width=10cm]{img_iris_3.jpg}
  \caption{Normalização da imagem.}
  \label{fig:iris}
\end{figure}



Após a normalização, a informação a partir da íris é extraída e codificada de modo a que
a comparação das imagens possa ser possível.



\begin{figure}[h]
  \centering
  \includegraphics[width=10cm]{img_iris_4.jpg}
  \caption{Normalização da imagem da íris
(a) Imagem segmentada da íris (b) imagem rectangular da íris (c) Imagem melhorada da
íris (d) região de interesse para verificação.
}
  \label{fig:iris}
\end{figure}

\cite{NadiaFeddaoui}












\subsection{Reconhecimento da íris}
\label{sec:Reconhecimento}
Reconhecimento da Íris:
Os algoritmos de reconhecimento da íris são separados normalmente em blocos.
Segundo os relatos de Daugman, a localização da íris é um processo demorado em
relação aos outros blocos de
processamento.%\cite{Daugman2002a}\cite{Daugman2003} 
O método de Wildes é um exemplo de divisão de algoritmo em duas etapas.
Numa primeira etapa, a intensidade de informação é convertida num mapa
de arestas 
binário para posteriormente ser utilizada a transformada de Hough. O
mapa de aresta é 
obtido através de um detector de arestas, que consiste na aplicação de
um limiar ao 
resultado da convolução entre a magnitude da intensidade do gradiente
da imagem e de 
um Kernel Gaussiano 2D. Para incluir a orientação das arestas, as derivadas da
intensidade da imagem são ajustadas para seguir uma direcção.
Após obtidas as arestas, é utilizada a transformada de Hough adaptada a arestas
circulares, onde é feita uma votação às arestas que respeitam
determinados parâmetros. 
Posteriormente à votação procura-se a aresta que obteve mais votos. No
caso da detecção das pálpebras superior e inferior, o método é
semelhante mas ajustado a 
parábolas. 

Considerando que a pupila é geralmente mais escura que o resto dos
elementos do olho, as 
coordenadas do centro da pupila correspondem ao valor mínimo obtido através das
projecções vertical e horizontal, dadas por:

  $
  X_p = argmin_x\left(\sum_y I(x, y)\right) 
  $

  $ 
  Y_p = argmin_y\left(\sum_x I(x, y)\right)  
  $




Onde $X_p$ e $Y_p$ representam as coordenadas do centro da pupila na
imagem $I(x, y).$ 
Encontrado o centro da circunferência, é criada uma nova imagem que
contém apenas 
uma parte da imagem inicial, cujo centro da pupila encontrado é também
o centro da 
nova imagem.




\subsection{Extracção de Características da íris}
\label{sec:características}
Extracção de Características da íris:
É na etapa de extracção de características que se faz uso das
propriedades da íris para 
criar uma assinatura biométrica. O grande objectivo da extracção de
características da 
íris é conseguir retirar da íris toda a informação relevante da sua
textura que permita 
identificar inequivocamente um indivíduo. Após a extração das propriedades da íris, estas são 
projectadas em ondas Wavelets do filtro Gabor de duas
dimensões. 

Uma onda Wavelet é uma oscilação com uma amplitude que começa em zero, de seguida aumenta, e no final
diminui para voltar a zero. Esta onda é comparada às oscilações registradas
por um sismógrafo ou monitor cardíaco.\cite{PruthwikMishra2010}

Com este 
processo é possível detectar qual a informação relevante e irrelevante
da textura da íris 
presente na imagem. Da projecção das regiões da íris obtêm-se
coordenadas imaginárias 
de vectores unitários.
Há vários algoritmos disponíveis de extracção de características da
íris, como por 
exemplo os Filtros Gabor, de John Daugmam.
Os filtros Log-Gabor são construídos utilizando

$
G(f)=exp\left(\frac{-(log(\frac{f}{fo}))²}{2(log(\frac{\sigma}{fo}))²}\right)
$


Onde fo representa a frequência central e $\sigma$ dá largura de banda
ao filtro. 

Filtro de Gabor de duas dimensões:


\begin{figure}[h]
  \centering
  \includegraphics[width=15cm]{formula_iris_1.jpg}
  \label{fig:iris}
\end{figure}


onde $(x_{\theta}, y_{\theta})$ definem a posição da imagem, $(\alpha
, \beta)$ são o filtro de largura e comprimento e    especificam a
modulação, com frequência espacial $w_0 = \sqrt{u_0²+v_0²}$ e direcção
$\theta_0 = arctan(v_{0}/v_{0})$. 


As linhas do padrão normalizado de duas dimensões são tomadas como
sinal em apenas 
uma dimensão. Cada linha corresponde a um anel circular da região da
íris. 
O ângulo de cada vector unitário é quantificado no quadrante
respectivo e a informação 
da íris é representada por dois bits. Este processo é repetido por
toda a íris com 
diferentes tamanhos de onda, frequências e orientações. Após esta fase
é possível ter 
uma informação da orientação do conteúdo da imagem e a sua localização.
\begin{figure}[h]
  \centering
  \includegraphics[width=10cm]{img_iris_5.png}
  \caption{Utilização de Filtros Gabor.}
  \label{fig:iris}
\end{figure}





A aplicação das ondas Wavelet de duas dimensões, proposta por John Daugman, é realizada com o objetivo de obter a codificação da íris. A expressão matemática que representa essa onda é  mostrada abaixo:
\begin{figure}[h]
  \centering
  \includegraphics[width=12cm]{formula_iris_2.jpg}
  \label{fig:iris}
\end{figure}




\subsection{Comparação entre íris}
\label{sec:comparação}
Comparação entre íris:\newline
Para a comparação entre imagens de íris, existem diferentes métodos,
dependendo do 
tipo de representação através da qual está armazenada a imagem. Por
exemplo, a determinação da Distância de Hamming (no caso de
representações binárias), a Distância Euclideana no caso de
representações decimais, e também a Correlação Normalizada, no caso de
ocorrer a presença de duas imagens. 


Distância de Hamming:\newline
Fornece uma medida de relação entre bits. Usando este modelo de dois
padrões de bits, 
pode ser tomada uma decisão como se os dois padrões fossem gerados a
partir de íris 
diferentes.




$
HD = \frac{1}{N}\sum_{j-1}^N X_j(XOR)Y_j
$



Distância Euclidiana Ponderada:\newline
Usado para comparar dois modelos, especialmente se estes são compostos
por valores 
inteiros. A Distância Euclidiana Ponderada é uma função que converte
os pixéis de uma 
imagem digital binária numa matriz na qual cada célula possui um valor
correspondente 
à mínima distância do fundo através de uma função de distância.

$
WED(k) = \sum{i=1}^N\frac{(fi-fi^(k))²}{(\delta_i^(k))²}
$



Onde $f_i$ é a característica i da íris desconhecida, e $f_i^(k)$
é a característica i da íris modelo,
e $\delta_i^(k)$ é o desvio padrão da característica i do modelo k.
O modelo da íris desconhecida é encontrado para comparar o modelo $k_0$ quando $WED(k_0)$ tiver um valor mínimo.







Correlação Normalizada:\newline
Para quantificar o grau de compatibilidade da íris, Wildes baseia-se nas correlações
normalizadas entre as mesmas. Matematicamente a correlação normalizada pode ser
definida da seguinte maneira:

$
NC = \frac{\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^m(\rho_1[i,j]-\mu_1)(\rho_2[i-j]-\sigma_2)}{mm\sigma_1\sigma_2}
$

Onde $\rho_1$ e $\rho_2$ são duas imagens de tamanho nm, $\mu_1$ e
$\sigma_1$ são a média e o desvio padrão de $\rho_1$, e $\mu_2$ e $\sigma_2$
são a média e o desvio padrão de $\rho_2$. 











\section{Conclusões}
\label{sec:conclu}
A biometria focada no reconhecimento da íris é uma tecnologia recente, e por isso amplamente estudada pela comunidade científica atual, o que resulta em diversos projetos de pesquisa na área e o consequente aumento da facilidade de seu estudo. 
Com a utilização da íris como forma de identificação e autenticação de um indivíduo é possível obter um elevado grau de segurança e confiabilidade, visto que a íris, além de ser uma característica inerente e única a cada ser humano, permanece inalterada durante toda sua vida, a não ser devido à ocorrência de algum evento externo que possa vir a danificá-la. Características biométricas são vantajosas sob o ponto de vista de que não precisam de ser lembradas, como acontece com as palavras-chave por exemplo. No entanto, a íris possui uma caracteristica ainda maior quando comparada a outras medidas biométricas: mudanças no timbre da voz, o tamanho do dedo ou da mão, e o aparecimento de novas características da face, por exemplo, podem requerer um novo registro do indivíduo na base de dados do sistema, enquanto que a formação estrutural da íris humana permanece constante ao longo dos anos.
 

No caso do Reconhecimento de Íris, John Daugman, da Universidade de Cambridge no Reino Unido, é um dos principais estudiosos. Daugman aperfeiçoou alguns algoritmos que facilitaram a utilização do reconhecimento de íris, tornando-o um método biométrico mais prático e eficaz. Foi Daugman que desenvolveu o algoritmo baseado na wavelet de Gabor, que hoje é utilizado em praticamente todos os aparelhos e sistemas de reconhecimento de íris no mundo.

Ainda há muito a ser desenvolvido em todas as áreas da biometria para que ela seja aplicada em larga escala no mundo. Apesar disso, ela já pode ser considerada uma evolução drástica nos meios de identificação e promete substituir senhas, logins e cartões de identificação, além de ser um óptimo meio para controlar e organizar pessoas, seja em áreas militares, aeroportos ou qualquer outra área.

O processo de identificação tem por base apenas a captura de uma imagem da íris, que pode ser tirada de uma distância entre 10 e 60 cm do olho da pessoa, não apresentando, dessa forma, a necessidade de que a pessoa entre diretamente em contato físico com o aparelho identificador. Por nem ser preciso haver um contacto físico com o
utilizador, estes sistemas tornam-se bastante comodos e cada vez mais procurados no meio. Aliando a comodidade ao facto de ser um sistema altamente seguro e fiável, é um dos sistemas biométricos que terá grande escalabilidade em termos de utilização e de avanços tecnológicos. Apesar de serem as grandes evoluções neste sistema,
verifica-se que as metodologias de funcionamento e bases da mesma remontam aos primórdios desta tecnologia. Com isto quer-se dizer que actualmente ainda se usa as ideias base descritas por Daugman. 


Conclui-se que um sistema biométrico de reconhecimento do padrão da
íris é um dos sistemas biométricos mais eficazes que existe. Tal
aspecto deve-se ao facto da íris possuir padrões de tal forma
complexos e distintos que podem ser usados para identificar
pessoas. De salientar o facto da probabilidade de duas íris serem
idênticas é estimada em cerca de 1 em $10^{78}$. 
Esta tecnologia é bastante eficaz e simples de usar, estando ao mesmo
nível dos sistemas biométricos de reconhecimento de impressões
digitais.   

